بهترین زبان‌های برنامه‌نویسی برای یادگیری ماشین

در این مقاله قرار است که درباره‌ی بهترین زبان‌ برنامه‌نویسی برای یادگیری ماشین (Machine Learning) صحبت کنیم. با ما همراه باشید تا ببینید بهترین زبان برای یادگیری ماشین چیست و کدام یک برای شما مناسب است.

در ابتدا باید بگوییم که یادگیری ماشین رشته‌ای بسیار پیچیده است، اما جذابیت آن به‌قدری است که آن را به حوزه‌ای محبوب در میان توسعه‌دهندگان تبدیل کرده است. اگر به‌تازگی به دنیای تحلیل داده‌ها و علوم داده وارد شده‌اید و به یادگیری ماشین علاقه‌مندید، اول باید یک‌ سری از مهارت‌ها را فرا بگیرید. در همین راستا نیاز است که در کنار دانش نظری، حداقل درکی ابتدایی از برنامه‌نویسی داشته باشید. اما در میان صد‌ها زبان، چگونه بهترین زبان برای یادگیری ماشین را انتخاب کنیم؟ 

در این مقاله از کوئرا بلاگ به بررسی پاسخ این سوال می‌پردازیم تا در مسیر این انتخاب، کمی به شما کمک کرده باشیم. پس تا انتها با ما همراه باشید.

یادگیری ماشین چیست؟

یادگیری ماشین مطالعه‌ی آن دسته از الگوریتم‌های کامپیوتری‌ است که بدون آن که مستقیماً توسط انسان‌ها برنامه‌نویسی شده باشند، می‌توانند یاد بگیرند. الگوریتم‌های یادگیری ماشین دستورالعمل‌های اولیه را از انسان‌ها دریافت می‌کنند، ولی در ادامه‌ی راه خودشان یاد گرفته و پیش‌بینی می‌کنند. دریافت داده‌های آموزشی این الگوریتم‌ها را قادر می‌سازد که الگو‌ها و روند‌‌ها را شناسایی کنند. همان طور که در ادامه خواهیم دید، این اطلاعات به‌صورت‌های گوناگونی مورد استفاده قرار می‌گیرند.

بیشتر بخوانید: یادگیری ماشین (Machine Learning) چیست؟

چه زمانی از یادگیری ماشین استفاده می‌کنیم؟

وقتی که ساختن الگوریتم‌های به‌خصوصی از توان انسان‌ها خارج باشد، ما از یادگیری ماشین استفاده می‌کنیم. دلیلش این است که گاهی حجم داده به‌قدری زیاد است که برای مدیریت آن به‌صورت دستی باید چندین بار از نو متولد شوید و کار را ادامه دهید! کلان‌داده امروزه در همه‌جای زندگی ما وجود دارد و به همین خاطر یادگیری ماشین به یک ضرورت تبدیل شده است.

برای شروع بیایید نگاهی به پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing) بیندازیم. در NLP الگوریتم‌‌ها یاد می‌گیرند که ریزه‌کاری‌های زبان‌های انسانی را متوجه شوند. از ترجمه‌ی زبان گرفته تا جست‌‌و‌جو در اینترنت، همه جزء کاربرد‌های NLP هستند. حتی شرکت‌های ارائه‌دهنده‌ی خدماتِ ایمیل نیز برای تشخیص ایمیل‌های اسپم از NLP استفاده می‌کنند.

یکی دیگر از کاربردهای یادگیری ماشین بیناییِ کامپیوتر (computer vision) است که در آن الگوریتم‌های یادگیری ماشین با دریافت تصاویر دیجیتالی یا ویدئو‌ها سعی می‌کنند آن‌ها را درک کنند. بینایی کامپیوتر در حوزه‌ای مانند پزشکی به تشخیص بیماری‌ها بر اساس اسکن بیماران کمک می‌کند. با تجزیه‌و‌تحلیل داده‌های بصری، همچنین می‌توان سیستم‌های جهت‌یابی را در اتومبیل‌های خودران و پهباد‌‌های نظامی برنامه‌نویسی کرد.

از تشخیص کلاهبرداری‌های کارت‌های اعتباری گرفته تا حل مسائل پیچیده‌ی ریاضی، یادگیری ماشین هزاران کاربرد مختلف دارد. خلاصه بگوییم، یادگیری ماشین در بخش عمده‌ای از جهانی که در آن زندگی می‌کنیم حضور دارد و این سهم همچنان در حال گسترش هست. پس اگر به شروع کاری در حوزه‌ی یادگیری ماشین فکر می‌کنید، چرا همین حالا نه؟

ممکن است علاقه‌مند باشید: کاربردهای یادگیری ماشین

برای یادگیری ماشین باید چه مهارت‌هایی را یاد بگیریم؟

راه ورود به دنیای یادگیری ماشین یادگیری برخی مهارت‌های پایه‌ایِ تحلیل داده است. برای این کار، باید حداقل به یک زبان برنامه‌نویسی مسلط باشید. در یادگیری ماشین داده‌ها به‌طور خاصی دست‌کاری می‌شوند. شما باید بتوانید الگوی اولیه‌ی الگوریتم‌ها را بسازید و مکانیسم‌های درونیِ مفاهیم یادگیری ماشین را درک کنید. مهندسین یادگیری ماشین زمان بیشتری را صرف نوشتن کد می‌کنند تا اینکه مدل‌های آماری را توسعه دهند.

با این حال، یادگیری زبان برنامه‌نویسی در اولویت دوم قرار دارد و قبل از هرچیز باید به مفاهیم پایه‌ای یادگیری ماشین مسلط شوید. بدون داشتن دانش پایه‌ای آمار، یادگیری عمیق، پردازش سیستم‌ها، طراحی و… نمی‌توانید مدل‌های مناسب را انتخاب و مسائل یادگیری ماشین را حل کنید. پس در فهرست مهارت‌هایی که باید بیاموزید، فهم تئوری‌های یادگیری ماشین را در اولویت قرار دهید. در قدم بعدی باید مهارت‌های برنامه‌نویسی خود را تقویت کنید. اما بهترین زبان‌های برنامه‌نویسی برای استفاده در یادگیری ماشین کدام زبان‌ها هستند؟

اگر در تحلیل داده‌ها و یادگیری ماشین تازه‌کار هستید، یادگیری زبانی مانند Python را در نظر بگیرید. سینتکس Python ساده است و به‌راحتی می‌توانید آن را یاد بگیرید. اما اگر همین حالا یک برنامه‌نویس با‌‌تجربه هستید و برای مثال با ++C کار می‌کنید، بهتر است با همان چیزی که بلدید کار را پیش ببرید. واقعیت این است که نمی‌شود یک زبان را به‌عنوان بهترین زبان برنامه‌نویسی برای یادگیری ماشین معرفی کرد. فقط می‌توانیم بگوییم که استفاده از بعضی زبان‌ها متداول‌تر از بقیه است. در ادامه فهرستی از محبوب‌ترین زبان ها برای یادگیری ماشین را معرفی خواهیم کرد.

بهترین زبان های برنامه نویسی برای یادگیری ماشین

در سال ۲۰۱۹، مقاله‌ای در GitHub  منتشر شد و طبق یک نظرسنجی بهترین زبان های برنامه نویسی برای یادگیری ماشین را معرفی کرد. ما در این‌جا تعدادی از آن‌ها را انتخاب کرده و در ادامه‌ی مقاله آورده‌ایم.

زبان برنامه نویسی Python در یادگیری ماشین

Python یک زبان برنامه‌نویسی سطح بالا و همه‌منظوره است که می‌توان آن را به‌آسانی یاد گرفت. این آسان‌بودن یادگیری باعث شده تا افراد زیادی به آموزش پایتون رو بیاورند و این زبان روز به روز محبوب‌تر شود. محبوبیت این زبان در سال‌های اخیر رشد زیادی کرده و در حوزه‌هایی مثل تحلیل داده‌ها و یادگیری ماشین از ++C هم سبقت گرفته است. سینتکس ساده‌ و سریع‌بودن دوره‌ی تسلط بر آن، Python را به یک زبان عالی برای یادگیری و نمونه‌سازیِ سریع تبدیل کرده است.

Python به‌عنوان یک زبان برنامه‌نویسی سطح بالا از بعضی از زبان‌ها آهسته‌تر است، اما این نقص را با کتابخانه‌های بسیار زیادی که تقریباً برای هر چیزی دارد (از بازی و جلوه‌های ویژه گرفته تا تحلیل داده‌ها و هوش مصنوعی و یادگیری ماشین) جبران می‌کند. حتی اگر قبل از این، از یک زبان برنامه‌نویسی پیچیده‌تر استفاده می‌کردید، Python با توجه به چابکی و ماهیت فراگیرش هنوز ارزش یادگیری دارد.

چرا پایتون برای یادگیری ماشین زبانی مناسب است؟

در یادگیری ماشین، Python کاربردی مشابه Java دارد. با این حال، Python بیشتر در حوزه‌های علمی‌تر و غیرتجاری‌تری مانند تحلیل احساسات و پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing) به کار می‌رود. افزایش محبوبیت Python تا حد زیادی به این خاطر است که Python در کنار رشته‌ی علم داده (Data Science) رشد کرده است. در نتیجه حالا این دو تقریباً با هم یک رابطه‌ی هم‌زیستی دارند.

ویژگی برجسته‌ی Python داشتن مخزنی به نام Python Package Index است که هزاران کتابخانه‌ را شامل می‌شود. بسیاری از این کتابخانه‌ها مشخصاً برای یادگیری ماشین طراحی شده‌اند که این موضوع، پایتون را به یکی از بهترین زبان های برنامه‌نویسی برای یادگیری ماشین تبدیل می‌کند. به‌عنوان مثال TensorFlow به افراد مبتدی و همچنین متخصص این امکان را می‌دهد که الگوریتم‌های یادگیری ماشین را با کمترین تلاش آموزش دهند. Keras یک کتابخانه‌ی شبکه عصبی محبوب است و NLTK یک ابزار عالی برای کار با داده‌های زبانی است. با اینکه Python سریع‌ترین زبان برنامه‌نویسی نیست، اما برای افراد علاقه‌مند به محاسبات علمی و یادگیری ماشین می‌تواند یک استاندارد طلایی باشد.

زبان برنامه نویسی R در یادگیری ماشین

R یک زبان برنامه‌نویسی تابعی است که معمولاً در تحلیل و مصورسازی داده‌ها از آن استفاده می‌شود. این زبان در میان دانشمندان، کارشناسان آمار و دیگر افرادی که در حوزه‌ی آکادمیک فعالیت می‌کنند، محبوبیت زیادی دارد. زبان R از زبان قدیمی‌تری به نام S ریشه گرفته و در اوایل دهه‌ی ۹۰ در دانشگاه Auckland در کشور نیوزیلند ساخته شده است. این زبان از آن زمان رشد زیادی کرده و حالا برنامه‌نویسی شیءگرا (که برای یادگیری ماشین مهم است) را هم پشتیبانی می‌کند.

چرا زبان R برای یادگیری ماشین مناسب است؟

محبوبیت R در میان کارشناسان آمار تا حد زیادی توضیح می‌دهد که چرا افرادی که در حوزه‌ی یادگیری ماشین کار می‌کنند به این زبان علاقه دارند. یکی از نقاط قوت اصلی R، تعداد زیادِ پکیج‌های اکستنشنی است که توسط کاربر‌ها ساخته شده‌اند و به کاربر‌ها این امکان را می‌دهند که از تکنیک‌های آماریِ تخصصی‌ استفاده کنند. در حال حاضر، در شبکه‌ی جامع آرشیو آر (Comprehensive R Archive Network یا CRAN) بیش از ۱۵,۰۰۰ پکیج وجود دارد.

در یادگیری ماشین، R اغلب به‌عنوان ابزار تکمیلی و در کنار زبان‌های دیگر به کار می‌رود. با این حال، R به‌تنهایی برای فرایندهایی مانند تحلیل احساسات نیز مناسب است. R عموماً در حوزه‌هایی مثل مهندسی زیستی (طراحی و آزمایش تجهیزات پزشکی)، بیوانفورماتیک (مطالعه‌ی مقادیر زیاد داده‌های زیستی) و بوم‌شناسی استفاده می‌شود. اما برای فرایندهایی از یادگیری ماشین که از نظر آماری سنگین هستند نیز مناسب است.

بسیاری از پکیج‌های R برای ساده‌سازی آن دسته از فرایندهای یادگیری ماشین که نیاز به پردازش حجم زیادی از داده دارند، طراحی شده‌اند. برای مثال، پکیج Classification and Regression Training کار ساخت الگو‌های پیش‌بینی‌کننده را خیلی راحت‌تر کرده است. Randomforest می‌تواند الگوریتم‌های جنگل تصادفی را با استفاده از درخت‌های تصمیم‌گیری بسازد و پکیج‌هایی مثل ggplot2 و plotly هم برای مصورسازی داده‌ها عالی هستند.

زبان برنامه نویسی ++C در یادگیری ماشین

++C یک زبان برنامه‌نویسی شیءگرا و همه‌منظوره است. این زبان در دهه‌ی ۱۹۸۰ به‌عنوان یک نوع زبانِ سیستم و برای ساخت معماریِ سیستم عرضه شد. با وجود اینکه ++C زبان سختی برای یادگیری است، اما در کار‌هایی که عملکرد برای آن‌ها به‌شدت مهم است، کارایی بالای خود را ثابت کرده است. در حال حاضر، از این زبان برنامه‌نویسی برای ساخت اپلیکیشن‌های دسکتاپ، بازی‌های ویدئویی و حتی در برنامه‌نویسی مریخ‌پیما‌ها استفاده می‌کنند. جالب نیست؟

++C یک زبان سطح پایین است که با زبانی نزدیک به سطحِ زبانِ ماشین با آن ارتباط برقرار می‌کند. به همین دلیل یادگیری و تسلط بر آن احتمالاً کمی زمان‌بر است. با این حال ++C به‌دلیل سرعت بالای اجرا در فرایندهایی مانند دستکاری حافظه، کارایی ایدئالی دارد.

چرا زبان ++C برای یادگیری ماشین مناسب است؟

در یادگیری ماشین، کاربرانِ ++C می‌توانند جزء‌به‌جزء الگوریتم‌ها را دست‌کاری و منابع حافظه را مدیریت کنند. به همین دلیل است که این زبان در هوش مصنوعی بسیار کارآمد است؛ جایی که سرعت در تحلیل مجموعه داده‌های بزرگ ضروری است. با این حال ++C برای نمونه‌سازیِ سریع مناسب نیست، اما هنوز هم در بین تحلیلگران داده و مهندسان یادگیری ماشین جزء محبوب‌ترین زبان‌ها است.

++C در حوزه‌هایی مانند رباتیک و بازی‌سازی که نیاز به پاسخ‌دهی بالایی دارند، بسیار محبوب است. این را هم بگوییم که یادگیری ماشین در این‌ حوزه‌ها به‌سرعت در حال رشد است. به علاوه، ++C کتابخانه‌های بسیار زیاد و پیشرفته‌ای در حوزه‌های یادگیری ماشین و هوش مصنوعی دارد. به‌عنوان مثال Caffe فریم‌ورکی برای یادگیری عمیق است، DyNet یک کتابخانه‌‌ی شبکه‌ی عصبی است و Shogun هم یک کتابخانه‌ی منبع‌بازِ یادگیری ماشین است که مدل‌های یادگیری ماشین متنوعی را شامل می‌شود.

در ادامه مقاله «بهترین زبان‌های برنامه‌نویسی برای یادگیری ماشین» به بررسی زبان Java می‌پردازیم.

زبان برنامه نویسی Java در یادگیری ماشین

Java هم مثل ++C یک زبان برنامه‌نویسی شیءگرا است. سینتکس زبان Java تقریباً به‌اندازه‌ی ++C پیچیده است. با این حال، در مقایسه با ++C آن‌قدر‌ها هم سطح پایین نیست. Java همچنین یک زبان برنامه‌نویسی همه‌منظوره است. Java از طریق ماشین مجازی جاوا (Java Virtual Machine) که یک نوع تقلید‌‌کننده‌ی سیستم است، اپلیکیشن‌هایی می‌سازد که روی همه‌ی پلتفرم‌ها قابل اجرا هستند. این زبان برنامه‌نویسی عموماً در ساخت اپلت‌ها (Applet) برای صفحات وب، سیستم‌های سازمانی در مقیاس بزرگ و اپلیکیشن‌هایی که روی موبایل‌های اندروید نصب می‌شوند به کار می‌رود.

چرا زبان Java برای یادگیری ماشین مناسب است؟

Java سابقه‌ای طولانی در حوزه‌های حرفه‌ای و کاری دارد. به‌طور سنتی، کاربر‌های Java در مؤسسات مالی و صنعت و تشکیلات اقتصادی مشغول به کار بوده‌اند. اکنون این زبان در حوزه‌هایی مثل شبکه، امنیت سایبری و تشخیص کلاه‌برداری نیز به کار می‌رود. بسیاری از افراد به این دلیل در یادگیری ماشین از Java استفاده می‌کنند که به استفاده از آن در پروژه‌های توسعه‌ی سازمانی عادت کرده‌اند.

Java زبانی بسیار مقیاس‌پذیر است. به همین دلیل برای ساخت الگوریتم‌های پیچیده و مقیاس‌بزرگِ یادگیری ماشین زبانی ایده‌آل است. بسیاری از فریم‌ورک‌های کلان‌داده‌ مانند Hadoop ،Hive و Spark که در یادگیری ماشین استفاده می‌شوند، بر مبنای Java هستند. ماشین مجازی Java به کاربر‌ها اجازه می‌دهد که با سرعت بالایی ابزار‌های یادگیری ماشین را ساخته و عرضه کنند. همه این دلایل باعث شده‌اند تا غول‌های تکنولوژی مثل Twitter ،LinkedIn و Facebook برای مدیریت کلان‌داده‌هایشان از Java استفاده کنند.

Java کتابخانه‌ها و ابزار‌های یادگیری ماشین متعددی هم دارد. برای مثال، Weka یک میز کار Java است که از آن برای داده‌کاوی، تحلیل، ساخت مدل‌های پیش‌بینی‌کننده و مصورسازی استفاده می‌شود. فریم‌ورک Massive Online Analysis برای کاوش جریان داده‌ها (Data Stream Mining) به کار می‌رود و شامل الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای فرایندهایی مثل طبقه‌‌بندی (classification)، رگرسیون (regression)، خوشه‌بندی (clustering) و… می‌شود.

زبان برنامه نویسی JavaScript در یادگیری ماشین

اگر برایتان سؤال شده که آیا Java و JavaScript با هم ارتباطی دارند، باید بگوییم که نه. این دو زبان بر اساس قواعد کاملاً متفاوتی طراحی و توسط دو سازمان‌ متفاوت ارائه شده‌اند.

برخلاف زبان‌هایی که تا الان درموردشان صحبت کردیم، JavaScript یک زبان برنامه‌نویسی سطح بالا است؛ به این معنا که سینتکس ساده‌تری دارد و یادگیری آن راحت‌تر است. JavaScript در ابتدا به‌عنوان یک زبان اسکریپت‌نویسی طراحی شده بود، اما بعد‌ها تبدیل به یک زبان برنامه‌نویسی همه‌منظوره شد و حالا آن را در مرورگر‌ها و به‌شکل‌هایی مثل پیام‌های پاپ‌آپ و یا ساعت‌هایی که زمان را به‌طور زنده نمایش می‌دهند، مشاهده می‌کنید.

با وجود اینکه JavaScript گزینه‌ای عالی برای برنامه‌نویسی فرانت‌اند محسوب می‌شود، اما از آن در بک‌اند وب‌سایت‌ها و اپلیکیشن‌ها نیز استفاده می‌شود. JavaScript اغلب به‌عنوان یک API برای اپلیکیشن‌هایی استفاده می‌شود که با زبان‌هایی که عملکرد سطح بالای JavaScript را ندارند، برنامه‌نویسی شده‌اند.

چرا JavaScript برای یادگیری ماشین مناسب است؟

با اینکه JavaScript سرعت زبان‌های سطح پایین‌تر را ندارد، وب‌اپلیکیشن‌های مفیدی برای استفاده در زمینه‌ی یادگیری ماشین دارد. برای مثال، توسعه‌دهنده‌ها اغلب خروجی‌ِ الگوریتم‌های یادگیری ماشین را به داشبورد‌های تحت وبی که مبتنی بر Java هستند، انتقال می‌دهند. با این حال JavaScript برای استفاده در فرایندهای سنگین و مواردی که نیاز به کار زیادی دارند، چندان گزینه‌ی مناسبی نیست. در حالی که یادگیری ماشین اغلب با اعداد پیچیده سروکار دارد، JavaScript شامل عملکرد‌های ریاضیاتی نسبتاً ابتدایی است.

تعداد کتابخانه‌های JavaScript برای یادگیری ماشین در حال افزایش است. برای مثال، math.js انعطاف‌پذیری JavaScript را بالا برده و قدرت محاسباتی خیلی خوبی به این زبان داده است. علاوه بر این، پکیج‌هایی که برای زبان‌های دیگر ساخته شده‌اند، مانند TensorFlow.js (که در اصل برای زبان Python ساخته شده است) را هم پشتیبانی می‌کند. این مسئله به توسعه‌دهندگانِ JavaScript این امکان را می‌دهد که مدل‌های یادگیری ماشینی که در حال حاضر وجود دارند را اجرا کرده، دوباره آموزش دهند و مدل‌های جدیدی بسازند. JavaScript همچنین کتابخانه‌ای مانند Synaptic که یک کتابخانه‌ی شبکه عصبی با قابلیت تقلید عملکرد مغز است، و ابزار‌های پردازش تصویری مثل OpenCV.js را دارد.

جمع‌بندی

بخش قابل توجهی از فعالیت‌های بسیاری از کسب و کارهای برتر امروزی مانند فیسبوک، گوگل و اوبر، به یادگیری ماشین گره خورده است. با توجه به محبوبیت فعلی این حوزه، ممکن است افراد هنگام ورود به مسیر یادگیری ماشین، درمورد انتخاب زبان برنامه‌نویسی مناسب وسواس به خرج دهند.

به خاطر داشته باشید که خیلی چیزها با گذر زمان تغییر می‌کنند و همچنین برای هر مورد استفاده از یادگیری ماشین، یک راه‌حل متفاوت وجود دارد. بهترین زبان برای یادگیری ماشین، بستگی به حوزه‌ی موردنظر، دامنه پروژه یادگیری ماشین، زبان‌های برنامه‌نویسی مورد استفاده در شرکت مربوطه  و چندین عامل دیگر دارد. اما توجه داشته باشید؛ زمانی که در یک زبان یادگیری ماشین ماهر شدید، یادگیری زبان دیگر آسان است.

امیدواریم از خواندن این مقاله لذت برده باشید. خوشحال می‌شویم تا نظرات و سوالات خود را در قالب کامنت با ما در میان بگذارید.